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北斗S信号受地面5G干扰影响分析及对策研究

北斗卫星导航系统与第五代地面移动通信(5G)系统都是国家重大基础设施。卫星无线电测定业务(Radio-Determination Satellite Service,RDSS)是北斗系统的特色服务,其出站信号位于 S 频段,与地面 5G 信号频率接近。 由于 5G 基站发射信号的功率远高于北斗 S 信号的落地电平,因此会对北斗 S 信号造成干扰。从信号角度出发,研究地面 5G 对北斗 S 信号的影响及处理对策。分析了北斗 S 信号的特征,用等效载噪比评估了地面 5G 信号对北斗 S 信号的干扰,提出了 3 种提升北斗 RDSS 和地面 5G 兼容性的策略。仿真结果表明,在无遮挡条件下,经过干扰滤波处理后,北斗 RDSS 用户机与 5G 基站的最小安全距离为 40 m。

  • 2021-12-27
  • 阅读582
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  • 9页
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凸轮机构设计

我国的智能机械制造的应用中也存在的较多的问题,这些问题导致了在生产的过程中经常发生机械故障,所以为了对这种问题进行改善,就需要从以下问题中来进行。

  • 2022-02-07
  • 阅读578
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  • 502页
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ChatGPT研究框架(2023)

据统计,ChatGPT日活跃用户数的增速远超Instagram,1月份平均每天有超过1300万名独立访问者使用ChatGPT,是去年12月份的两倍多;国内外科技巨头都非常重视ChatGPT引发的科技浪潮,积极布局生成式AI,国内厂商(百度、腾讯等)也高度关注ChatGPT,积极探索前沿技术,相关深度应用也即将推出。

  • 2023-02-10
  • 阅读578

多任务学习最新进展:基于神经元级共享的CTR、CVR多任务联合预估方法

本文将介绍一种基于神经元级共享的 CTR、CVR 多任务联合预估的方法。分享分为两大部分:第一部分介绍多任务学习相关发展;第二部分具体介绍我们提出的一种多任务联合预估的方法。 全文目录如下: 1. 多任务学习的背景介绍 2. 多任务经典模型结构 3. 一种基于神经元级共享的 CTR、CVR 多任务联合预估的方法

  • 2024-03-18
  • 阅读578

常见的10种转子振动故障特征频谱

1. 不平衡故障症状特征: (1)振动主频率等于转子转速; (2)径向振动占优势; (3)振动相位稳定; (4)振动随转速平方变化; (5)振动相位偏移方向与测量方向成正比。

  • 2023-01-16
  • 阅读577

5G网络下的云化虚拟现实 平台技术

云化虚拟现实(Cloud VR)将 VR 的制作上云、内容上云、渲染上云,是实现提升 VR 用户体验的必然阶段,也是当前 VR产业自主选择的规模化发展之路。云化虚拟现实凭借共享云上的计算和存储资源,降低用户体验 VR 业务的终端硬件成本;通过云平台对基础设施的升级维护,降低用户端设备更换和应用升级的成本;通过云平台对内容的版权管理,保护 VR 内容的安全并提高内容开发者的积极性。云 VR 平台的建设使得 VR 产业的生态更加丰富,需求得到匹配,从而促进云 VR 端到端的用户体验提升。

  • 2021-03-26
  • 阅读576
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  • 36页
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黑灯工厂发展路径探究与典型灯塔工厂案例分析

黑灯工厂作为智能制造技术高度集成的具体呈现,随着数字化、智能化技术的不断推进与演变,智能制造评价标准与要求也愈发严格,灯塔工厂应运而生。自2018年起,由世界经济论坛(WEF)和麦肯锡咨询公司从全球上千家制造企业中,共同遴选的最有科技含量和创新性的工厂称作“灯塔工厂”(Lighthouse Network),更被赞誉为“世界上最先进的工厂”,是兼具榜样和引领意义的“数字化制造”和“全球化4.0”示范,可以说代表了目前全球制造业领域智能制造与数字化发展的最高水平。

  • 2023-06-25
  • 阅读576

数据采集

工业物联网感知层作为物理世界与数字世界的桥梁,是数据的第一入口。现实情况下,由于感知层数据来源非常多样,来自各种多源异构设备和系统,因此如何从这些设备和系统中获取数据,是工业物联网面临的第一道门槛。在工业领域,感知即通常所说的工业数据采集。

  • 2022-11-23
  • 阅读576
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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2026综合算力全景分析

全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革,智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面,据中国信通院测算,截至2026年6月底,美国智算规模约10805EFLOPS(FP16,下同),较2025年底增加约3105EFLOPS,2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS,较2025年上半年增加1397EFLOPS,增速高达177.3%,与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入,智算底座建设稳步推进,全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代,呈现多技术路径并行演进

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